Uniklinik Köln, AGFA, J&J

HIT4CLL / Semantische Datenintegration

Uneinheitliche Krebsdaten für Forschung vergleichbar machen

HIT4CLL / Semantische Datenintegration – Data Overview

HIT4CLL / Semantische Datenintegration – Analytics

Detail View

Data Overview

Analytics

Auftraggeber: Uniklinik Köln, AGFA, J&J
Zeitraum: Jan 2012 – Okt 2012
Branche: Healthcare & Life SciencesForschung & Bildung
Healthcare & Life SciencesForschung & Bildung

Klinische Daten zu Krebserkrankungen lagen in Krankenhäusern in unterschiedlichen Strukturen und teilweise nur als Scan oder Freitext vor. Für gemeinsame Forschung mussten diese Informationen vergleichbar und bis zu ihrer Quelle zurückverfolgbar werden. Für den HIT4CLL-Piloten konzipierten wir die Benutzeroberfläche: von Suche und Auswertung über die Patientenansicht bis zur Zuordnung unstrukturierter Befunde. Das Projekt entstand mit der Uniklinik Köln, AGFA Healthcare und Johnson & Johnson; die Ergebnisse wurden wissenschaftlich publiziert.

Herausforderung

Damit unterschiedliche Krankenhäuser klinische Daten (beispielsweise aus der Onkologie) für übergeordnete Studien auswerten können, müssen diese semantisch integriert werden. Dieser „Two-Step Formalization Approach" – der Transfer von lokalen Datenbankschemata in vereinheitlichte Domänen-Ontologien – erforderte ein durchdachtes Interface, das strukturierte und unstrukturierte Daten zusammenführt.

Beitrag und Lösung

Rolle

Verantwortlich für die komplette Interface-Spezifikation, das Informationsdesign und die UX/UI-Konzeption aller Module im interdisziplinären Partnernetzwerk.

Vorgehen

Wir ordneten die Oberfläche entlang der zentralen Forschungsaufgaben: Patientengruppen finden, Werte vergleichen, Verläufe prüfen und unstrukturierte Dokumente erschließen. Für jede Ansicht wurden Verhalten und Übergaben detailliert spezifiziert.

Lösung

Das Konzept verbindet eine flexible Suche, verschiedene Auswertungen und eine detaillierte Patientenansicht. Markierte Stellen in Scans und Befunden lassen sich mit einheitlichen medizinischen Begriffen verknüpfen; ein Änderungsprotokoll erhält die Rückverfolgbarkeit.

Leistungsumfang

Benutzeroberfläche und Interaktionen vollständig spezifizieren
Klinische Daten suchen, filtern und vergleichen
Patientenverläufe und auffällige Werte visualisieren
Scans und Befunde mit strukturierten Begriffen verknüpfen
Herkunft und Änderungen von Daten nachvollziehbar halten

Ergebnis und Wirkung

Wirkung

Das Pilotprojekt bewies erfolgreich die Machbarkeit dieses zweistufigen Integrations-Ansatzes in der klinischen Praxis. Die Ergebnisse wurden wissenschaftlich im Paper "Semantic integration and analysis of clinical data" vorgestellt.

Ergebnisse

Machbarkeit der semantischen Datenintegration im Pilotprojekt nachgewiesen
Ergebnisse wissenschaftlich publiziert („Semantic integration and analysis of clinical data")
Vollständige Interface-Spezifikation aller Module als Umsetzungsgrundlage

Erkenntnis

Der Wert einheitlicher Daten hängt von ihrer Herkunft ab. Deshalb müssen Standardisierung und Rückverfolgbarkeit gemeinsam gestaltet werden – besonders wenn strukturierte Werte und historische Dokumente zusammentreffen.